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AI BENCHY
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DeepSeek V3.2 vs Laguna S 2.1 (low)

平均スコアは 5.0 vs 5.0 でほぼ同等です。 DeepSeek V3.2 の benchmark コストが低く、$0.054 vs $0.082 です。 DeepSeek V3.2 の方が高速で、17.89s vs 85.34s です、成功率は 36.4% vs 22.7% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-09-04

順位
#267
合計出力トークン
42,099
応答時間(平均)
17.89s
合計コスト
$0.054
順位
#266
合計出力トークン
451,708
応答時間(平均)
85.34s
合計コスト
$0.082
おすすめモデル DeepSeek V3.2

ここでは最高スコア(5.0)で、Laguna S 2.1 (low) より約 1.5 倍低コストです。

詳細比較

指標 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3.2 none リリース: 2025-12-01 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low リリース: 2026-07-21 無料で利用可能
スコア 5.0 5.0
順位 #267 #266
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.1 8.0
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 36.4% 22.7%
不安定なテスト 5 5
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 0.870 3.022
合計コスト $0.054 $0.082
入力価格 $0.269 / 1M $0.090 / 1M
出力価格 $0.400 / 1M $0.180 / 1M
合計入力トークン 135,831 118,752
出力トークン 42,099 67,823
推論トークン 0 383,885
応答時間(平均) 17.89s 85.34s
応答時間(最大) 115.89s 814.73s
応答時間(合計) 393.53s 1877.49s
パラメータ 671B 総数 (37B アクティブ) 118B 総数 (8B アクティブ)
公開状況 オープンソース 重み公開

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#267 DeepSeek V3.2

none
コスト
$0.002
時間
7.0s
トークン
1,046 tok

#266 Laguna S 2.1

low
コスト
$0.001
時間
6.6s
トークン
1,314 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
DeepSeek V3.2 3.1 6.9 11.1% 1 14.54s 7,279 4,528 0
Laguna S 2.1 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

クイック比較

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